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編者按：在周一我們推送的探究數(shù)據(jù)分析背后的學(xué)問（上篇），孔淼從消費(fèi)者和數(shù)據(jù)兩個(gè)維度探討企業(yè)如何高效率的開展數(shù)據(jù)分析，以及自動(dòng)化數(shù)據(jù)分析工具是如何激勵(lì)用戶由訪客成為銷售線索，轉(zhuǎn)而付費(fèi)的。

本文（下篇），孔淼會(huì)繼續(xù)探討數(shù)據(jù)分析的“道”與“術(shù)”，并對(duì)國內(nèi)數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品的優(yōu)劣勢(shì)做了客觀分析。

音譯：唐傳鴻 | 整理：劉夢(mèng)潔

校對(duì)：臧海 | 審核：閆璐

孔淼：工具能提高效率，服務(wù)于企業(yè)，幫助企業(yè)提高收入，但不能完全脫離使用者。好工具的使用門檻是比較低的，能幫助企業(yè)降低對(duì)使用人員的崗位要求，從這個(gè)角度看，工具是在幫企業(yè)降低成本。同時(shí)，合理使用工具可以提高企業(yè)的工作效率，在降低企業(yè)獲客分析的成本的基礎(chǔ)上，提升客戶及收入的轉(zhuǎn)化，讓人人都可以看懂?dāng)?shù)據(jù)分析，依據(jù)數(shù)據(jù)去做決策。歸根結(jié)底，我認(rèn)為工具要做到的是讓人人都能夠快速參與到數(shù)據(jù)營(yíng)銷的工作、分析和決策中。

“術(shù)”和“道”、“工具”和“人”的關(guān)系要看企業(yè)的具體情況，以及不同企業(yè)在不同階段的發(fā)展方向和業(yè)務(wù)目的?！暗馈笔窃凇靶g(shù)”的上一層，就是企業(yè)要基于業(yè)務(wù)有深刻的理解，要知道用戶為什么能被打動(dòng)，從用戶的角度去理解他們，然后做行動(dòng)；不只是為了提升某個(gè)特定的指標(biāo)而做優(yōu)化，這樣才能讓用戶認(rèn)同價(jià)值留下來，而不是通過方法留住他們，不能夠本末倒置。

從市場(chǎng)人員的工作任務(wù)來看，如果他身背KPI，一定會(huì)選擇能提升指標(biāo)的工具；如果他只是不想加班，想高效率的完成工作，又會(huì)是另一種選擇。在數(shù)據(jù)分析工具出現(xiàn)之前，我們同樣是面對(duì)兩大難題：1、要通過溝通去解決問題，效率顯然很低，因?yàn)橛龅綔贤▎栴}的時(shí)候，需要反復(fù)確認(rèn)，溝通成本太高了；2、要完成業(yè)績(jī)考核，這又是很重要的核心問題。兩個(gè)難題如何駕輕就熟的攻克，選擇權(quán)在企業(yè)自己。

九枝蘭：您覺得國內(nèi)數(shù)據(jù)分析類的產(chǎn)品如何才能脫穎而出？

孔淼：技術(shù)與產(chǎn)品的發(fā)展和迭代都會(huì)經(jīng)歷一些磨難和考驗(yàn)，甚至也會(huì)走一些彎路。這要從大的背景談起。20年前還沒有大數(shù)據(jù)，因?yàn)榇蠹沂稚系臄?shù)據(jù)很少，現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)覆蓋幾億用戶，哪怕一個(gè)擁有10萬用戶的App，若是想把用戶行為都采下來，都可以獲得過億的數(shù)據(jù)。所以開發(fā)者已經(jīng)走過了沒有數(shù)據(jù)的狀態(tài)，那么早期那些做數(shù)據(jù)采集和日志分析的公司的危機(jī)就來了，因?yàn)閱渭兊臄?shù)據(jù)是沒有任何價(jià)值的，數(shù)據(jù)一定要為業(yè)務(wù)或目標(biāo)做支撐，即如何能讓客戶價(jià)值最大化。

企業(yè)數(shù)據(jù)越來越多，衍生了更多需求，如數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)報(bào)告等，很多分析平臺(tái)都可以滿足，甚至一些咨詢公司通過數(shù)據(jù)整理也可以為企業(yè)提供有趣的數(shù)據(jù)報(bào)告，此時(shí)國內(nèi)大多數(shù)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)都處于為企業(yè)挖掘表層數(shù)據(jù)價(jià)值的階段。

接著很多平臺(tái)提供了很多高大上的分析功能，諸如BI可視化、自助式分析，各家平臺(tái)的差異性就體現(xiàn)在產(chǎn)品設(shè)計(jì)、運(yùn)營(yíng)策略、用戶體驗(yàn)等其他方面，比如我的客戶流失比較嚴(yán)重，如何去挽回？所以客戶需求上升到具體的優(yōu)化執(zhí)行層面了，這就需要我們先做好基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析，呈現(xiàn)出一些「關(guān)鍵點(diǎn)」，給客戶提供具體策略，幫助他們?nèi)プ鰞?yōu)化。此時(shí)，如果我們將挽回客戶流失的策略以營(yíng)銷自動(dòng)化的形式提供給客戶，同時(shí)選用匹配該策略的挽回內(nèi)容，相當(dāng)于滿足了客戶需求的「一個(gè)條件」，用于激勵(lì)不活躍的用戶。同理，用戶的訪問、注冊(cè)、購買等行為都可以簡(jiǎn)單拆分，將數(shù)據(jù)分析這件事兒做成自動(dòng)化優(yōu)化，激勵(lì)用戶在營(yíng)銷漏斗的層層遞進(jìn)。所以如今分析類產(chǎn)品的趨勢(shì)是自動(dòng)化+大數(shù)據(jù)。

國外的數(shù)據(jù)分析公司大體上分兩種，一種以SAS為代表，提供可視化分析工具，垂直于比較小的市場(chǎng)，如今是全球比較大的軟件公司之一；另一種站在企業(yè)業(yè)務(wù)角度，提供智能化營(yíng)銷工具，通過企業(yè)間的收購、并購，可以為企業(yè)提供整體的營(yíng)銷數(shù)據(jù)分析。

從業(yè)務(wù)角度來看，分析類產(chǎn)品會(huì)歷經(jīng)三個(gè)階段：

第一個(gè)階段：經(jīng)營(yíng)活動(dòng)總結(jié)，協(xié)助企業(yè)完成KPI；

第二個(gè)階段：業(yè)務(wù)發(fā)展探索，幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)并解決業(yè)務(wù)過程中遇到的用戶體驗(yàn)、產(chǎn)品優(yōu)化等營(yíng)銷問題；

第三個(gè)階段：自動(dòng)優(yōu)化，結(jié)合前兩個(gè)階段的功能將數(shù)據(jù)價(jià)值最大化，不僅能解決已知的問題，還可以解決人未知的問題。例如兩個(gè)用戶的年齡、行業(yè)、地域相同，當(dāng)我們發(fā)現(xiàn)其中的A用戶是高UP值的，可以預(yù)測(cè)B用戶也是高UP值，從而為B用戶推送更有針對(duì)性的、類似A用戶的激勵(lì)措施。

通過自動(dòng)優(yōu)化，為不同用戶提供差異化的激勵(lì)措施和關(guān)聯(lián)內(nèi)容，千人千面，滿足不同行業(yè)的更多企業(yè)的業(yè)務(wù)需要，而不是僅限于工具和功能本身。因?yàn)槠髽I(yè)的發(fā)展一定需要轉(zhuǎn)化率的提升，一些不夠效率的行業(yè)或領(lǐng)域勢(shì)必會(huì)淘汰。AI（人工智能）其實(shí)發(fā)展了很多年，最早只是停留在算法階段，隨著技術(shù)不斷發(fā)展，如今AI可以基于不同數(shù)據(jù)的特征，訓(xùn)練出Model(模型)，為人類提供推斷。

如今的分析工具更偏向于精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，將業(yè)務(wù)維度碎片化甚至顆?；河脩魪哪睦飦恚M(jìn)行了哪些操作，如何付費(fèi)購買的....我們更關(guān)心這些細(xì)膩的數(shù)據(jù)，在不同場(chǎng)景下用戶做了什么。所以數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品如果想脫穎而出的話，需要將不同場(chǎng)景的數(shù)據(jù)做成Model，提供差異化的驅(qū)動(dòng)用戶轉(zhuǎn)化策略。

九枝蘭：例舉諸葛IO做過的比較好的1-2個(gè)案例，幫助企業(yè)解決了哪些問題？

孔淼：安利一個(gè)我們服務(wù)的案例，光明隨心訂。光明隨心訂是光明的線上訂奶業(yè)務(wù)，傳統(tǒng)乳業(yè)公司很擅長(zhǎng)做線下，一個(gè)小區(qū)門口擺一個(gè)小攤位，或者依靠送奶員的推薦，靠人海模式這種比較傳統(tǒng)的方式擴(kuò)大購買人群，業(yè)務(wù)模式很固定，只有用戶的單項(xiàng)選擇，選定品類后通常要么就一直延續(xù)下去，觸達(dá)用戶的渠道非常被動(dòng)，和用戶互動(dòng)的方式也非常有限。

如何讓用戶更靈活的選擇周期、品類？隨后，光明搭建了自己的微站、App和官網(wǎng)，用戶可以在線上靈活選擇心儀的乳品，微站、App和網(wǎng)站成為了企業(yè)和用戶新的鏈接?？蛻舻馁徺I力是有的，將訂奶業(yè)務(wù)搬到了線上，將線上業(yè)務(wù)作為傳統(tǒng)線下業(yè)務(wù)的延伸。諸葛IO幫助光明隨心訂打通了線上線下數(shù)據(jù)，基于用戶的線上行為數(shù)據(jù)描繪用戶畫像，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)。同時(shí)，光明隨心訂的線上投放，如搜索和朋友圈廣告等，可以通過諸葛IO實(shí)現(xiàn)投放效果衡量。

從光明隨心訂的角度來看，他們非常希望跟客戶有更深層次的連接的，也希望能讓客戶消費(fèi)升級(jí)（up sale）。同時(shí)實(shí)現(xiàn)「隨心訂」 -- 客戶隨時(shí)訂奶，都能在次日收到，打破過去提前預(yù)約訂奶的傳統(tǒng)消費(fèi)方式。

諸葛IO幫助光明隨心訂從采集數(shù)據(jù)，用戶從曝光到點(diǎn)擊，從瀏覽落地頁到下載APP，這些數(shù)據(jù)可以連貫的追蹤。用戶的注冊(cè)和訂購流程，每一個(gè)細(xì)顆粒度的數(shù)據(jù)我們都會(huì)采集，從而搭建起很豐富的用戶系統(tǒng)，將用戶標(biāo)簽化。在這個(gè)過程中還包括優(yōu)化注冊(cè)流程，將轉(zhuǎn)化率提高了10%；以及業(yè)務(wù)方面判斷哪些商品關(guān)注度高，哪些關(guān)注度低，上架數(shù)量的配比等等。

值得一提的是，在運(yùn)營(yíng)層面，通過我們的智能觸達(dá)平臺(tái)，光明隨心訂設(shè)計(jì)了很多觸發(fā)規(guī)則，定向選擇一批滿足特定條件的用戶，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)觸達(dá)，比如針對(duì)注冊(cè)后24小時(shí)內(nèi)未下單的用戶推送帶有優(yōu)惠券的短信，收到短信的用戶中，有7.6%的用戶被重新召回并且實(shí)現(xiàn)購買，這背后是典型的規(guī)劃邏輯，然后自動(dòng)化的完成。傳統(tǒng)做法是運(yùn)營(yíng)找技術(shù)導(dǎo)出數(shù)據(jù)，然后市場(chǎng)和運(yùn)營(yíng)一起分析數(shù)據(jù)，篩選出目標(biāo)用戶，再導(dǎo)入短信系統(tǒng)發(fā)送。

“為注冊(cè)后24小時(shí)內(nèi)未下單的用戶推送帶有優(yōu)惠券的短信”有幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：1、注冊(cè)后未下單，對(duì)于隨心訂這樣的平臺(tái)，注冊(cè)就是要訂奶，“一定會(huì)”訂奶的用戶，無需花費(fèi)額外的運(yùn)營(yíng)成本（優(yōu)惠劵）；2、時(shí)間定在24小時(shí)，如果一天沒有訂購，流失風(fēng)險(xiǎn)已經(jīng)很高了，需要及時(shí)召回，而24小時(shí)恰好會(huì)是前一天注冊(cè)的時(shí)間段，意味著是“用戶方便的時(shí)間”。整個(gè)過程是自動(dòng)化的，不用運(yùn)營(yíng)人員繁瑣的工作量，也不用協(xié)調(diào)其他部門的溝通成本，基于諸葛IO，運(yùn)營(yíng)人員自己足矣。傳統(tǒng)方式的弊端是參與人眾多，協(xié)調(diào)和決策周期很長(zhǎng)，等企業(yè)做完數(shù)據(jù)分析后，用戶早就流失甚至卸載你的應(yīng)用了。自動(dòng)化營(yíng)銷是秒級(jí)、分鐘級(jí)、小時(shí)級(jí)的，根據(jù)每位用戶所處的不同場(chǎng)景，自動(dòng)化的觸發(fā)挽回/激活/留存的各項(xiàng)規(guī)則。所以，諸葛IO打通了從廣告投放到用戶運(yùn)營(yíng)，再到訂單交易的閉環(huán)。

簡(jiǎn)單總結(jié)一下，傳統(tǒng)線下的訂奶方式需要人去對(duì)接，受限于訂奶員的服務(wù)水平，而且容易被當(dāng)成促銷員，遭到抵觸。轉(zhuǎn)戰(zhàn)線上后，基于用戶行為數(shù)據(jù)，企業(yè)可以更深入的了解用戶，提供更多樣化的選擇，增強(qiáng)雙向的互動(dòng)，在提高了轉(zhuǎn)化效率的基礎(chǔ)上，增加留存客戶的忠誠度，而且相比入駐天貓京東等線上購物商城，在服務(wù)體驗(yàn)上也能做的更人性化。（完）